【摘 要】
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构建具有自我激励机制跳的短期利率模型,应用随机跳的强度来描述自我激励机制跳的过程,即当短期利率发生跳时,同时跳的强度也相应地发生跳,从而刻画跳的聚集现象.文章将以美
【机 构】
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莆田学院数学与金融学院,莆田学院金融数学福建省高校重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11471175),福建省自然科学基金(2016J01677, 2017J01565),福建省中青年教师教育科研项目(JAT170500)资助课题.
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构建具有自我激励机制跳的短期利率模型,应用随机跳的强度来描述自我激励机制跳的过程,即当短期利率发生跳时,同时跳的强度也相应地发生跳,从而刻画跳的聚集现象.文章将以美国国债收益率作为研究目标,通过广义矩估计方法(GMM)给出了模型的参数估计和统计推断.借鉴随机微分算子Taylor展开方法,从理论上给出了精确的矩函数,并通过辅助粒子滤波器(APF)给出随机跳的强度估计.实证结果揭示了文章所构建的模型不仅能够很好地刻画极端事件对于短期利率的冲击,而且也很好地描述跳的聚集现象.此外,实证结果也表明了跳的强度可作为
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